AI-fejltrin: De 5 kritiske fejl, der kan skade din supply chain management

I denne artikel diskuterer vi de 5 vigtigste fejl, du skal være opmærksom på, når du indfører AI i din supply chain-planlægning, og hvordan du undgår faldgruberne og får en bedre integration af AI. Denne integration vil ultimativt styrke din supply chain-planlægning.

Hvis du foretrækker at lytte frem for at læse, kan du lytte til vores podcast ”S&OP MasterClass: 5 faldgruber ved brug af AI i supply chain planning, og hvordan man undgår dem”, hvor vi diskuterer denne artikels indhold.

Med det til side, så lad os se på den første fejl, man skal være opmærksom på. Vi kalder denne for ”black box”-fejlen.

”Black box”-fejlen opstår, når AI-systemer træffer beslutninger eller forudsigelser, der er så uklare som mudder. Stephan Skovlund siger, at denne fejl er særlig almindelig i komplekse prognosemodeller.

Hvis du vil anvende en beslutningsmodel, der er langt mere avanceret end den, du tidligere har brugt, så har du også brug for nogen, der kan forklare outputtet, hvis det ikke går som planlagt.

Kernen i problemet er manglende forklaringsevne. Med lav eller ingen grad af forståelighed er det svært at skabe klarhed, når der skal træffes kritiske beslutninger.  

Denne mangel på gennemsigtighed i processen er en væsentlig barriere. Når AI giver en prognose uden begrundelse, hvordan kan man så stole på den, især når der er pres på?  

Teknologien kan være utrolig smart, men det handler om at forstå dens forslag, så man kan handle med tillid. Hvis ræsonnementet bag AI’s råd forbliver skjult, er du ikke forberedt på at forklare eller endda forstå dens anvisninger.

LÆS OGSÅ: Afmystificering af AI i supply chain management

Det betyder, at du skal sikre, at dine AI-modeller kan mere end bare at spytte tal ud; de skal give gennemsigtige og forståelige forklaringer.  

Det kan betyde, at man skal vælge AI-løsninger, der prioriterer forståelighed, eller at man skal investere i uddannelse, der bygger bro mellem AI-kompleksitet og menneskelig indsigt. Ved at gøre AI’s tankeproces tilgængelig bevarer du kontrollen over din strategi, selv når det bliver svært.

Nu hvor vi har styr på procesgennemsigtigheden, kan vi gå videre til den næste fejl, som nok er den mest almindelige inden for supply chain-planlægning: datakvalitet.

Data er dit fundament inden for supply chain-planlægning, og det gælder i endnu højere grad, når du vil gøre AI i supply chain til mere end et buzzword. Det er her, vi finder ”fejlen i det svageste led”.

I interviewet ”S&OP MasterClass: 5 faldgruber ved brug af AI i forsyningskædeplanlægning, og hvordan man undgår dem” siger Skovlund, at denne fejl sniger sig ind, når systemer er afhængige af massive datasæt, og vi ikke undersøger datakvaliteten.

AI er afhængig af høj datakvalitet. Hvis du oplever mange problemer med dine stamdata, så ved du, at du får problemer.

Udfordringen er ikke bare mængden; det er integriteten af hver eneste bit og byte, du sender ind i dine AI-systemer. Med tanke på de fragmenterede og ofte inkonsekvente data, som de fleste virksomheder kæmper med, opfordrer Skovlund til at være ekstra opmærksom på dataspørgsmålet (også selvom AI ikke er på tegnebrættet endnu).

Ifølge Skovlund vil dårlige data forvrænge din AI’s læring, hvilket fører til misforståede strategier og beslutninger, der ikke rammer plet. Det er som at træne en sprinter på en diæt af fastfood; præstationen vil bare ikke stå mål med det. Det bedste er derfor at starte simpelt.

Start med rene, relevante og ægte interne data, der afspejler din virksomhed. Det svarer til at lægge et solidt fundament, før man tilføjer komplekse lag.

For at undgå ”fejlen i det svageste led” skal du starte helt fra bunden med kvalitetsdata, som du forstår. Hvis du går langsomt, men sikkert frem, vil du opbygge tillid til din AI’s evner og sikre, at de forudsigelser og indsigter, du får, er pålidelige og kan guide dine beslutninger på en sikker måde.

Når dine oprindelige data er rene og præcise, skal du sikre, at dine AI-systemer opfører sig, som du vil have dem til. AI’en skal studere de rigtige data på den rigtige måde for at holde den pålidelig. Dette er vores næste almindelige fejl.

Forestil dig AI som en flittig elev i dit supply chain-klasselokale, der er parat til at lære og udføre opgaver præcist. Men hvad sker der, når denne elev begynder at få dårlige vaner?  

Det er den ”dårlige elevs fejl” – når din AI lærer af forvrængede eller forudindtagede data, hvilket fører til fejlvurderinger og misinformation.

”AI er meget følsom over for dataskift ... du har brug for nogen, der kan validere dataene, og som kan rydde op i dataene og sørge for, at modellen ikke skrider,” advarer Skovlund og understreger, at det handler lige så meget om undervisningens kvalitet som om elevens evne til at lære: Hvis din AI tager de forkerte erfaringer til sig, er det kun et spørgsmål om tid, før den begynder at træffe beslutninger, der kan bringe din forsyningskæde ud af balance med potentielt ødelæggende konsekvenser for din drift, kundetilfredshed og bundlinje.  

Afhjælpning betyder her praktisk håndtering.

For at forhindre, at din AI kommer på afveje, er det vigtigt at etablere en klar styringsplan og strenge processer for datagennemgang. Denne løbende undervisning, gennemgang og korrektionsproces vil sikre, at din AI ikke bare gentager, hvad den får at vide, men bliver klogere og mere pålidelig med hver datainteraktion.

LÆS OGSÅ: Afmystificering af AI i supply chain management

Med et årvågent opsyn kan din AI virkelig blive en mester i effektivitet. Men det efterlader os med en anden faldgrube: Ressourcer. Det skal vi se på i det næste afsnit.

AI i forsyningskæden kræver mere end bare avanceret software; det involverer et omfattende sæt færdigheder og ressourcer, som mange virksomheder måske i første omgang mangler.  

Vi kalder dette problem for ”ressource-fejlen”. Ifølge Stephan Skovlund undervurderer mange virksomheder simpelthen den dybde af ekspertise, der kræves for at implementere og opretholde AI-funktionalitet effektivt.

Hvis du vælger den lidt mere avancerede AI til beslutningsstøtte, er det helt afgørende, at du har nogen, der ved, hvordan det kører.

Det er ikke en egentlig fejl, men en fejlvurdering af typen og omfanget af de ressourcer, der er nødvendige for at understøtte AI-operationer. Uden den nødvendige ekspertise kan selv de mest sofistikerede AI-systemer vakle og være ude af stand til at levere de tilsigtede fordele. Denne mangel kan sætte dine AI-initiativer i stå og forvandle en lovende fordel til et dyrt fejltrin.

For at bygge bro over denne kløft kan det være et strategisk træk at samarbejde med en leverandør, der tilbyder ledelsesmæssige ressourcer. Disse partnerskaber kan levere de specialiserede færdigheder og den løbende support, som din AI har brug for for at fungere optimalt, så dit team kan fokusere på kerneforretningen uden at blive AI-eksperter fra den ene dag til den anden.

Uanset om det er smart at samarbejde med en AI-partner eller at klare opgaven selv, er det ofte et spørgsmål om dit teams størrelse, tid og eksisterende AI- og dataevner. For nogle er det den bedste løsning at have AI-kompetencer internt, men for andre er det for dyrt og forbundet med for stor risiko.  

Uanset hvad skal dit team være parat til at påtage sig AI-overgangen – og det er her, vi støder på den sidste fejl. Vi kalder den ”lederskabsfejlen”.

Integrering af AI i din forsyningskæde er ikke bare en teknologisk opgradering – det er et kulturskifte.

Overgangen til AI kan udløse en ”lederskabsfejl”, hvor AI’s potentiale for automatisering kolliderer med medarbejdernes etablerede roller og ambitioner.

”Det handler også om at se på [overgangen] ud fra et mere holistisk perspektiv og ikke som en enten/eller-situation. Det handler om at se og forklare, hvordan det kan udvide og styrke arbejdsstyrken,” argumenterer Skovlund og advarer om, at frygten for, at AI skal erstatte menneskelige job eller underminere den faglige ekspertise, kan skabe modstand blandt medarbejderne og vanskeliggøre indførelsen og effektiviteten af nye systemer.

For nogle er lederskabsfejl de sværeste kampe. Det er ikke noget, man kan ordne med tekniske løsninger eller opfindsomhed.  

For at knække lederskabsfejlen er det vigtigt at definere klare rammer for AI’s rolle i virksomheden og skitsere de nye opgaver og muligheder, det skaber for medarbejderne. Du skal kommunikere, igangsætte uddannelsesforløb og skabe et miljø, hvor spørgsmål og feedback er velkomne.

LÆS OGSÅ: Hvorfor skal forsyningskæden have opmærksomhed på C-niveau?

Du kan forvandle potentiel skepsis til entusiastisk støtte ved at opbygge en positiv fortælling om AI og aktivt engagere dit team i implementeringen.

AI i supply chain-planlægning kan være en velsignelse i forklædning. Men hvis AI-systemer ikke administreres korrekt og omhyggeligt, kan de let skabe kaos i en ellers robust proces.

Ansvaret for at sikre en dygtig AI-implementering ligger i høj grad på C-niveau. Det er op til ledere og chefer i forsyningskæden at sikre styrken i dine aktiviteter inden for planlægning af forsyningskæden under hele overgangen til kunstig intelligens. Mens den tekniske implementering af AI-systemer og -funktionaliteter kan være en driftsopgave, er valget af, hvor man skal begynde, hvornår man skal fortsætte, og hvilken risikobegrænsning der skal iværksættes, ledelsesbeslutninger, der skal baseres på strategiske overvejelser.

AI i supply chain-planlægning er kommet for at blive, og hvis din virksomhed ikke tager det til sig, vil den betale prisen med manglende agilitet og modstandsdygtighed. Så spring ud i det med hovedet først; bare sørg for, at du ved, hvordan du skal svømme.